피해야 할 데이터 시각화 과제와 실수
게시 됨: 2023-09-25데이터는 지저분할 수 있으며, 이를 이해하기 쉽고 보기 좋은 것으로 바꾸는 것은 예술 형식입니다. 데이터 시각화 문제 의 미로에 빠져보세요.
왜 관심을 가져야 합니까? 우선, 저는 웹 디자인과 데이터 시각화를 하며 살아 숨 쉬고 있습니다. 그리고 저를 믿으십시오. 심지어 전문가조차도 복잡한 데이터를 효과적으로 표현하는 데 있어서는 때때로 머리가 어지러울 때가 있습니다. 그들이 넘어질 수 있다면 당신도 그럴 수 있습니다.
이 기사에서는:
- 데이터 시각화 세계에서 가장 금지되는 사항 에 대해 배우게 됩니다.
- 일반적인 함정 에 대한 정보를 얻으세요.
- 물론, 데이터를 노래하게 만드는 요령도 있습니다(말 그대로는 아니지만 이해하실 수 있습니다).
좋은 데이터 시각화의 기본 원칙
미학 vs 기능성
색상 선택
wpDataTables로 생성된 차트
그 색상은 목적을 달성해야합니다. 예를 들어, 무슨 일인지조차 알 수 없을 정도로 비슷한 파란색 음영이 포함된 원형 차트를 본 적이 있습니까?
이것이 바로 데이터 시각화 챌린지입니다!
색상이 너무 많거나 잘못된 색상은 청중을 혼란스럽게 할 수 있습니다. 그러나 또한 모든 것을 회색조로 진행할 수는 없습니다. 색상은 청중이 더 빨리 "이해"할 수 있도록 도와줍니다. 균형이 중요합니다.
글꼴 및 규모
자, 글꼴을 살펴보겠습니다. Arial이나 Times New Roman만 있으면 된다고 생각할 수도 있지만 글꼴이 분위기를 결정합니다.
펑키한 글꼴은 생일 초대에는 멋질 수 있지만 비즈니스 보고서에서는 눈에 거슬리는 글꼴이 될 수 있습니다. 또한 사람들을 눈을 가늘게 뜨게 하거나 돋보기를 꺼내게 하지 마십시오. 모든 장치에서 텍스트를 읽을 수 있는지 확인하십시오.
데이터 무결성
소스 신뢰성
신뢰할 수 있는 출처! 그것이 기초입니다. 친구가 보낸 임의의 웹사이트에서 데이터를 얻는다면 데이터 시각화 문제에 직면하게 됩니다.
신뢰할 수 있는 소스가 시각화를 만들거나 깨뜨릴 수 있습니다. 가장 예쁜 차트를 만들 수 있지만, 흔들리는 데이터를 바탕으로 구축했다면 본질적으로 무용지물이겠죠?
데이터 정확성
실제 이야기 - 데이터 변경. 오래된 것을 사용한다면 관련된 모든 사람에게 해를 끼치는 것입니다. 시각적 자료를 만들기 전에 항상 통계와 사실을 업데이트하세요.
이를 통해 귀하는 항상 관련성이 있고 정확하다는 것을 확인할 수 있습니다.
접근성
포함
모든 사람이 같은 방식으로 웹을 경험하는 것은 아닙니다. 스크린 리더를 사용하는 사람도 있고, 색맹인 사람도 있습니다.
시각적 요소가 아름답기만 한 것이 아니라 가능한 많은 사람들이 접근하고 이해할 수 있도록 해야 합니다. 이는 종종 간과되는 데이터 시각화 문제 중 하나입니다.
적응성
따라서 차트는 27인치 모니터에서 멋지게 보입니다. 하지만 스마트폰에서는 어떨까? 적응할 수 없다면 청중의 엄청난 양을 잘라내는 것입니다.
그리고 저를 믿으세요. 원형 차트를 읽기 위해 핀치하고 확대/축소하는 것은 누구도 즐거운 시간이 될 것이라고 생각하지 않습니다.
귀하의 아름다운 데이터는 온라인에 게시될 가치가 있습니다
wpDataTables는 그렇게 할 수 있습니다. 반응형 테이블과 차트를 생성하기 위한 최고의 WordPress 플러그인인 데는 그럴만한 이유가 있습니다.
그리고 다음과 같은 작업을 수행하는 것은 정말 쉽습니다.
- 테이블 데이터를 제공합니다.
- 구성 및 사용자 정의
- 게시물이나 페이지에 게시
그리고 그것은 단지 예쁘기만 한 것이 아니라 실용적이기도 합니다. 최대 수백만 개의 행이 포함된 큰 테이블을 만들 수도 있고, 고급 필터 및 검색을 사용할 수도 있고, 편집 가능하게 만들 수도 있습니다.
"그렇습니다. 하지만 저는 Excel을 너무 좋아하고 웹사이트에는 그런 것이 없습니다." 네, 있어요. Excel이나 Google Sheets와 같은 조건부 서식을 사용할 수 있습니다.
귀하의 데이터로도 차트를 만들 수 있다고 말씀드렸나요? 그리고 그것은 단지 작은 부분일 뿐입니다. 당신을 위한 다른 많은 기능이 있습니다.
데이터 시각화의 일반적인 과제
오해의 소지가 있는 표현
규모 조작
규모 조작은 데이터의 착시현상과 같습니다. 그런데 규모를 조정한다고요? 아니, 그것은 해결이 필요한 주요 데이터 시각화 문제입니다.
친환경 프로젝트를 홍보하고 있는데 그래프를 보면 CO2 수준이 EDM 베이스라인처럼 떨어지는 것처럼 보입니다.
다들 신났죠?
그런데 당신이 체중계를 망친 것임이 밝혀졌습니다. 환경은 아직도 울고 있어요, 친구.
생략된 데이터
또 다른 까다로운 것이 무엇인지 아시나요? 물건을 남겨두고. 진지하게, 이것은 거짓말의 다이어트 버전과 같습니다. 체리 따기 정보는 사람들의 생각을 완전히 좌우할 수 있으므로 절대 금물입니다.
물론 우리 모두에게는 편견이 있습니다. 그러나 표시할 데이터를 선택적으로 선택하는 것은 조작된 게임을 하는 것과 같습니다.
과도한 합병증
정보가 너무 많음
TMI 여러분. 어색한 데이트만을 위한 것이 아닙니다. 이는 또한 대규모 데이터 시각화 문제이기도 합니다. 모든 데이터를 표시 할 수 있다고 해서 반드시 표시해야 한다는 의미는 아닙니다.
내 말은, 페인트 세트에 있는 모든 색상을 혼합하고 걸작을 기대하시겠습니까? 아니. 핵심적인 부분, 즉 이야기를 전달하는 부분을 선택하고 나머지 부분은 부록 등에 보관하세요.
불필요한 복잡성
로켓 과학이나 철학에 관심이 있다면 복잡성은 괜찮습니다. 하지만 데이터 시각화 세계에서는 냉정함을 유지합시다.
8가지 패턴과 디스코 조명 기능을 갖춘 3D 폭발형 원형 차트가 필요한 사람은 누구입니까? 아무도 없어요. 바로 그 사람이에요. 내 말은, 재미있을 것 같지만, 누군가가 더 나은 것을 이해하는 데 실제로 도움이 되지는 않는다는 거죠, 그렇죠?
상호작용 문제
사용자 참여
요점은 다음과 같습니다. 페인트가 마르는 것을 보는 것보다 차트나 그래프가 더 지루하다면 아무리 대화형 버튼을 사용해도 이를 저장할 수 없습니다.
진지하게, 이는 우리가 자주 생각하지 않는 데이터 시각화 문제 중 하나입니다. 목표는 참여하는 것입니다. 그렇죠? 하지만 조미료와 같은 임의의 상호작용 요소를 던지나요? 아뇨, 햄버거가 아닙니다. 이는 데이터를 시각적으로 표현한 것입니다.
유용성
모든 대화형 비트에는 거기에 있어야 할 이유가 있어야 합니다. 버튼, 슬라이더 등을 포함할 경우 뷰어가 데이터를 더 많이 활용하는 데 실제로 도움이 될 것입니다.
그렇지 않으면 그냥 장식일 뿐입니다.
피해야 할 실수
청중을 무시하다
맥락 부족
알겠습니다. 중간에 영화를 보러 들어간 적이 있나요? 혼란스럽죠? 데이터도 마찬가지다.
기술 전문 용어나 의학 용어로 가득 찬 막대 그래프를 보고 "무슨 일이 일어나고 있는 거죠?"라고 묻는다고 상상해 보십시오. 맥락이 왕입니다.
청중이 설정, 배경 또는 왜 내가 신경써야 하는지에 대한 요소를 이해하지 못한다면 고전적인 데이터 시각화 과제 중 하나에 바로 착수한 것입니다.
전문 용어의 남용
우리 모두는 똑똑하게 들리는 것을 좋아합니다. 누가 그렇지 않습니까? 하지만 비주얼에 업계 용어를 너무 많이 넣으면 마치 철자 대회에서 외국어를 말하는 것과 같습니다.
진지하게, 단지 원형 차트를 이해하기 위해 사람들이 매 학기마다 Google을 검색하도록 만들지 마세요. 누가 귀하의 데이터를 보고 있는지 염두에 두지 않는다면 기본적으로 데이터를 허공에 던지는 것입니다.
데이터 과잉
혼잡한 비주얼
시각적 세계에서 혼돈은 우리 모두가 겪을 수 있는 데이터 시각화 문제 중 하나입니다.
그러니 데이터에 숨 쉴 공간을 좀 주세요. 알겠죠?
중복되는 데이터
또 다른 머리 긁는 사람. 겹치는 데이터 포인트가 여러 개 있다고 가정해 보겠습니다. 마치 추상화처럼 보이죠?
문제는 우리가 미술관에 있는 것이 아니라는 것입니다. 우리는 복잡한 것을 간단한 방법으로 이해하려고 노력하고 있습니다.
따라서 청중이 데이터 포인트를 사용하여 "Waldo는 어디에 있습니까?"를 플레이하기를 원하지 않는 한 중복되는 혼란을 피하십시오.
부정확한 데이터 매핑
지리적 실수
데이터 매핑은 실제 레이아웃에 충실해야 합니다. 그렇지 않으면 청중을 오해하게 되고 데이터 시각화에 또 다른 항목을 추가하여 명예의 전당에 도전하게 됩니다.
일시적인 오류
과거, 현재, 미래가 무엇인지 알 수 없을 때까지 여기저기 뛰어다니면서 타임라인을 어지럽히는 영화를 아시나요?
예, 공상과학 영화에서는 멋질 수 있지만 그래프에서는요? 아니요.
데이터 시각화 문제에 대한 FAQ
데이터 시각화에서 가장 흔히 저지르는 실수는 무엇입니까?
글쎄요, 세탁 목록이 있지만 몇 가지 주요 경쟁자는 너무 많은 색상을 사용하고, 청중을 고려하지 않고, 크기 조정 문제입니다.
이는 사소하게 들릴 수도 있지만 메시지를 크게 왜곡할 수 있습니다.
적절한 스케일링이 중요한 이유는 무엇입니까?
생각해 보십시오. 호두를 깨기 위해 큰 망치를 사용하지는 않을 것입니다. 그렇죠? 부적절한 크기 조정은 잘못된 시각적 결과를 초래할 수 있으므로 크기 조정이 중요합니다.
당신이 이것을 제대로 이해하지 못한다면 당신의 청중은 완전히 왜곡된 관점을 갖고 떠날 수도 있습니다.
색상 선택이 해석에 어떤 영향을 미칠 수 있나요?
색상은 단순한 눈요기가 아닙니다, 친구들. 예를 들어 빨간색과 녹색을 함께 사용하면 색맹인 사람들에게 혼란을 줄 수 있습니다.
게다가 색상은 감정적인 무게를 지닙니다. 의도하지 않은 반응을 유발하고 싶지는 않습니다.
3D 시각화가 2D보다 나은가요?
물론 3D는 화려하고 미래 지향적으로 보일 수 있지만 상황을 복잡하고 이해하기 어렵게 만드는 경우가 많습니다.
3차원으로 모험을 떠나야 할 타당한 이유가 없다면 2D를 고수하십시오.
데이터 소스는 얼마나 중요합니까?
매우 중요합니다! 시각적인 효과는 데이터만큼 좋습니다. 손상되거나 편향된 데이터 소스는 손상되고 편향된 시각적 개체로 이어집니다.
따라서 항상 출처를 다시 확인하세요.
특별한 소프트웨어가 필요합니까?
반드시 그런 것은 아닙니다. Excel이나 Google Sheets로도 꽤 많은 정보를 얻을 수 있습니다.
그러나 심층적으로 분석하는 경우 wpDataTables, Tableau 또는 Power BI와 같은 전문 소프트웨어가 더 많은 유연성과 기능을 제공할 수 있습니다.
선택은 프로젝트의 복잡성에 따라 달라집니다.
데이터 시각화에 접근 가능하게 만드는 방법은 무엇입니까?
포괄성은 게임의 이름이어야 합니다. 이미지에 대체 텍스트를 사용하고 시각 장애가 있는 사용자가 색 구성표에 접근할 수 있는지 확인하세요. ADA를 준수하는 것이 중요합니다.
상호작용의 역할은 무엇입니까?
상호작용은 단지 재미만을 위한 것이 아닙니다. 이는 사용자가 데이터에 더 깊이 관여하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그러나 너무 멀리 가지 마십시오.
핵심은 데이터 즉 데이터를 비디오 게임으로 바꾸는 것이 아니라 이해를 높이는 것입니다.
잘못된 데이터 시각화가 실제 결과를 초래할 수 있습니까?
물론이지. 의료, 금융, 공공 정책과 같은 분야에서 잘못된 데이터 시각화는 심각한 영향을 미치는 오해로 이어질 수 있습니다. 생명과 큰 돈이 위태로워질 수 있습니다.
데이터 시각화 과제에 대한 결론
함정을 보셨죠? 색상을 오용하고 규모를 엉망으로 만드는 것과 같습니다. 사소해 보이지만, 저를 믿으세요. 그들은 당신을 잘못된 길로 이끌 수 있습니다.
그런 다음 도구에 뛰어 들었습니다. 돈을 깰 필요는 없습니다. 때로는 단순한 것이 더 좋습니다.
데이터 시각화는 단지 일부 색상과 모양을 사용하는 것이 아닙니다. 스토리텔링, 정확성, 그리고 약간의 창의성이 하나로 합쳐졌습니다.
데이터 시각화 과제에 대한 이 기사를 재미있게 읽었다면 대화형 데이터 시각화에 대한 이 기사도 확인해야 합니다.
또한 오해의 소지가 있는 데이터 시각화 예제, 데이터 시각화 도구, 데이터 시각화 색상 팔레트 예제, WordPress 데이터 시각화 및 데이터 시각화 예제와 같은 몇 가지 관련 주제에 대해서도 작성했습니다.